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Título: PREVISÃO DE POTÊNCIA REATIVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ELIANE DA SILVA CHRISTO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 7622
Catalogação:  28/12/2005 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7622@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7622@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7622

Resumo:
No novo modelo do Setor Elétrico é essencial desenvolver novas técnicas que estimem valores futuros, a curto e longo-prazos, das potências ativa e reativa. Com base nisso, este trabalho tem por objetivo apresentar uma nova técnica de previsão horária de potência reativa a curto-prazo, por subestação, baseada na linearidade existente entre as potências ativa e reativa. O modelo proposto, denominado de Modelo Híbrido de Previsão de Reativo, é dividido em duas etapas: A primeira etapa é feita uma classificação dos dados através de uma rede neural não supervisionada Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen (SOM); A segunda etapa, utiliza-se um modelo de defasagem distribuída auto-regressivo (ADL) com estimação de Mínimos Quadrados Reponderados Iterativamente (IRLS) acoplado a uma correção para autocorrelação serial dos resíduos - Método Iterativo de Cochrane-Orcutt. Este Modelo Híbrido tem como variável dependente a potência reativa, e como variáveis explicativas dados horários de potência ativa e reativa no instante atual e defasadas no tempo. A previsão de potência reativa a curto-prazo é dividida em in sample e em out of sample. A previsão out of sample é aplicada a períodos horários em até um mês à frente. O modelo proposto é aplicado aos dados de uma concessionária específica de Energia Elétrica e os resultados são comparados a um modelo de Regressão Dinâmica convencional e a um modelo de Redes Neurais Artificiais Feedforward de Múltiplas camadas (MLP) com um algoritmo de retropropagação do erro.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E ANEXOS  PDF
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